Detectar el Alzheimer 10 años antes con IA

28 Septiembre 2017

La semana pasada abordábamos la Enfermedad de Alzheimer con motivo de su conmemoración, y precisamente destacábamos la importancia de la detección precoz.

Algo que permitiría actuar a tiempo para retrasar lo máximo sus devastadores efectos.

Precisamente en los últimos días está dando la vuelta al mundo un trabajo llevado a cabo por unos investigadores de la Universidad de Bari (en Italia) que han encontrado en la IA el complemento perfecto a las herramientas actuales de diagnóstico no invasivas para detectar el Alzheimer de forma temprana.

¿Por qué no se puede diagnosticar de forma temprana?

Por una parte, hay que señalar que un diagnóstico con cierta fiabilidad requiere del uso de biomarcadores que luego son observados a través de una imagen PET. Esto supone un gran problema, porque además de ser una técnica invasiva, tiene unos grandes costes de implantación, lo que la descarta como opción de diagnóstico precoz.

La realidad es que hasta que el paciente no presenta síntomas no se sospecha y por tanto no se avanza en el diagnóstico. Aunque bien es cierto que el proceso bioquímico que desencadena la enfermedad dio comienzo mucho antes (hablamos de muchos años en algunos casos).

¿Qué avances aporta este nuevo hallazgo en materia de diagnóstico precoz?

Aunque no son los primeros en acudir a la Inteligencia Artificial como posible solución al diagnóstico precoz, ni han conseguido una fiabilidad del 100%, sí han logrado unos resultados bastante satisfactorios y abren la puerta a que esta técnica se pueda mejorar en el futuro y convertirse en una realidad.

En este mismo estudio lograron diagnosticar el Alzheimer con una certeza del 86% del total de los casos presentados, y con un 84% el deterioro cognitivo leve, lo que es más importante aún para considerar a esta técnica potencialmente eficaz para el diagnóstico precoz..

¿Cómo han llegado a ello?

Para ello, desarrollaron un algoritmo capaz de detectar pequeños cambios estructurales en el cerebro causados por la enfermedad una década antes de que aparezcan los síntomas.

Para entrenar a su programa de IA, usaron 67 imágenes de resonancia magnética (38 pertenecientes a personas con Alzheimer, y 29 de sujetos de control sanos).

Estas exploraciones se dividen en pequeñas regiones para que su núcleo de inteligencia analizara la conectividad neuronal entre ellas.

Después de este aprendizaje, probaron el algoritmo haciendo procesar exploraciones de 148 sujetos (de los cuales 48 pertenecían a personas con Alzheimer y otros 48 a personas con DCL que finalmente desarrollaron la enfermedad).

Los resultados son los citados anteriormente.

Aunque también hay que resaltar, que se le ha criticado que tenga ciertas limitaciones este estudio en cuanto a la base de datos estudiada, perteneciente a un centro de la región.

Con una base de datos mucho mayor podrían haberse obtenido resultados más significativos aún, ya que habría permitido un mayor entrenamiento, y probablemente su precisión fuese suficientemente confiable como para utilizarse como sistema de detección precoz no invasivo.

REFERENCIAS

  1. Brain structural connectivity atrophy in Alzheimer's disease - Nicola Amoroso, Marianna La Rocca, Stefania Bruno, Tommaso Maggipinto, Alfonso Monaco, Roberto Bellotti, Sabina Tangaro [ESTUDIO]
  2. N+1 - La inteligencia artificial ahora mapea el cerebro y detecta Alzheimer 10 años antes [NOTICIA]
  3. http://es.engadget.com/2017/09/18/inteligencia-artificial-detectar-alzheimer-diez-antes/
  4. http://omicrono.elespanol.com/2017/09/inteligencia-artificial-alzheimer-deteccion-precoz/
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